TAR vs. Desafio de Pesquisa de Palavra-chave, Rodada 6 (Feedback Instantâneo)

Even with a large pool of participants, ample time, and the ability to hone search queries based on instant feedback, nobody was able to generate a better production than Technology-Assisted Review (TAR) when the same amount of review effort was expended. It seems fair to say that keyword search often requires twice as much document review to achieve a production that is as good as what you would get TAR.

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Um extrato de um artigo do especialista em eDiscovery Bill Dimm

Esta foi, de longe, a iteração mais significativa do exercício em curso, onde desafio um público a produzir uma pesquisa por palavra-chave que funcione melhor do que a revisão assistida por tecnologia (também conhecida como codificação preditiva ou aprendizado de máquina supervisionado). Havia muito mais participantes do que as rodadas anteriores, e uma mudança estrutural no desafio permitiu que os participantes obtivessem feedback imediato sobre o desempenho de suas consultas para que pudessem melhorá-las iterativamente. Um total de 1.924 consultas foram submetidas por 42 participantes (uma média de 45,8 consultas por pessoa) e níveis de recordação mais elevados foram alcançados do que em qualquer versão anterior do desafio, mas o público ainda não conseguiu vencer o TAR.

Em versões anteriores do experimento, o público submeteu consultas de pesquisa em papel ou através de um formulário web usando seus telefones, e eu avaliei alguns deles ao vivo no palco para ver se o público era capaz de alcançar maior recall do que TAR. Como o número de avaliações ao vivo era tão pequeno, o público teve muito pouca oportunidade de usar os resultados para melhorar suas consultas. Na última iteração, cada participante tinha seu próprio computador no laboratório no Ipro Tech Show 2019, e o formulário da web avaliou a consulta e deu ao usuário feedback sobre o recall obtido imediatamente. Além disso, ele exibiu a relevância e palavras-chave importantes para cada um dos 100 principais documentos correspondentes à consulta, para que os participantes pudessem descobrir rapidamente novos termos de pesquisa úteis para ajustar suas consultas. Isso deu aos participantes uma vantagem significativa em relação a um cenário normal de e-discovery, uma vez que eles poderiam tentar um número ilimitado de consultas sem incorrer em qualquer custo para fazer determinações de relevância nos documentos recuperados, a fim de decidir quais palavras-chave iriam melhorar as consultas. O número de participantes foi significativamente maior do que qualquer uma das iterações anteriores, e eles tiveram 20 minutos completos para tentar quantas consultas quisessem. Foi a melhor chance que um público já teve de vencer o TAR. Eles falharam.

Leia o artigo completo no TAR vs. Keyword Search Challenge, Round 6 (Feedback instantâneo)

Leitura adicional

TAR vs. Desafio de Pesquisa de Palavra-chave, Rodada 5 (Bill Dimm)

TAR vs. Desafio de Pesquisa de Palavra-chave, Rodada 4 (Bill Dimm)

TAR vs. Desafio de Pesquisa de Palavra-chave, Rodada 3 (Bill Dimm)

Fonte: ComplexDiscovery

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